Optimisation énergétique des installations industrielles par IA et automatisation

 Cette formation, conçue pour les techniciens et responsables de maintenance des sites industriels, permet de maîtriser les outils d'analyse prédictive et d'automatisation des systèmes énergétiques. Les participants apprennent à identifier les anomalies de consommation, adapter les réglages en temps réel et réduire les coûts énergétiques sans altérer la production. Basée sur des études de cas réels et des simulations pratiques, cette journée alterne théorie et mises en situation pour une application immédiate en entreprise. Finançable par les OPCO, elle répond aux enjeux de transition énergétique des industriels.

Public concerné

Professionnels des secteurs industriels souhaitant optimiser la gestion énergétique de leurs installations par l'IA et l'automatisation.

Prérequis

Connaissances de base en gestion énergétique ou en maintenance industrielle. Expérience en analyse de données un plus.

Objectifs

• Détecter les dérives de consommation énergétique grâce à l'analyse des données temps réel
• Configurer des algorithmes d'IA pour anticiper les pannes et ajuster les paramètres de production
• Réduire les coûts énergétiques de 10 à 20% sans investissement lourd en équipements
• Automatiser les rapports de surveillance et générer des alertes prioritaires
• Savoir traduire les données énergétiques en actions opérationnelles

Programme

Systèmes énergétiques industriels : diagnostic et enjeux opérationnels

Analyse des flux énergétiques (électricité, gaz, vapeur) dans les installations industrielles. Identification des points critiques de consommation. Présentation des normes et réglementations en vigueur. Étude de cas : comparaison des consommations avant/après optimisation.

Prédiction des anomalies par IA : méthodes et outils

Principes des algorithmes de machine learning appliqués à la maintenance énergétique. Utilisation des capteurs IoT et des historiques de données. Démonstration d'un outil d'analyse prédictive (exemple avec Python ou logiciel dédié). Exercice pratique : création d'un modèle simple d'alerte précoce.

Automatisation des réglages énergétiques en temps réel

Paramétrage des systèmes de régulation (PID, SCADA) pour une adaptation automatique aux variations de charge. Intégration des solutions IA aux processus existants. Simulation de scénarios : ajustement des températures, pression, débit. Focus sur la sécurité et les seuils critiques.

Du diagnostic à l'action : gestion de projet et reporting

Méthodologie pour prioriser les actions d'optimisation. Création de tableaux de bord automatisés (Power BI, Grafana). Rédaction de rapports synthétiques pour la direction. Évaluation des gains énergétiques et financiers. Tour de table : retour d'expérience et bonnes pratiques.

Modalités d'évaluation

Évaluation pratique à la fin de la journée : mise en situation sur un cas réel avec présentation des solutions proposées et justification des choix techniques.

Formation certifiée Qualiopi, finançable OPCO.